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龙图腾网恭喜南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利一种自适应同步相量测量方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115201564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211042993.X，技术领域涉及：G01R25/00；该发明授权一种自适应同步相量测量方法和装置是由刘胤良;林心昊;喻磊;袁智勇;雷金勇;史训涛;白浩;徐敏;曾杰设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应同步相量测量方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自适应同步相量测量方法和装置，方法包括：采集电网的电力信号；提取电力信号的波形特征，将波形特征分别输入到暂态识别模型和稳态识别模型中进行识别，以获取电网的信号状态，信号状态包括暂态模式、稳态模式和动态模式；根据电网的信号状态选取对应的同步相量测量方法对电网进行同步相量计算，改善了现有技术针对电网的三种模式应用同一种量测控制算法，无法同时保证对电网的同步相量进行测量时的测量精度要求和响应速度要求的技术问题。

本发明授权一种自适应同步相量测量方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应同步相量测量方法，其特征在于，包括：采集电网的电力信号；提取所述电力信号的波形特征，将所述波形特征分别输入到暂态识别模型和稳态识别模型中进行识别，以获取电网的信号状态，所述信号状态包括暂态模式、稳态模式和动态模式；所述暂态识别模型和所述稳态识别模型的训练过程为：获取电网的历史电力信号，并提取所述历史电力信号的波形特征，得到训练集；对所述训练集中的部分波形特征进行类别标注，得到有标签训练集，对剩余部分的波形特征不进行标注，得到无标签训练集；通过所述有标签训练集训练长短期记忆网络，得到训练好的长短期记忆网络；通过所述训练好的长短期记忆网络对所述无标签训练集进行识别，并根据识别结果对所述无标签训练集进行类别标注，得到新的训练集；将随机噪声输入到生成器中，得到噪声数据集；通过所述噪声数据集和所述新的训练集训练对抗生成网络，得到训练好的对抗生成网络；联合所述训练好的对抗生成网络和所述训练好的长短期记忆网络，得到第一识别模型；当所述训练集标注的类别为暂态模式和非暂态模式时，对应训练得到的所述第一识别模型为暂态识别模型；当所述训练集标注的类别为稳态模式和非稳态模式时，对应训练得到的所述第一识别模型为稳态识别模型；或，获取电网的历史电力信号，并提取所述历史电力信号的波形特征，得到训练集，对所述训练集进行类别标注；通过所述训练集分别训练第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络网络模型，得到训练好的第一卷积神经网络模型和训练好的第二卷积神经网络网络模型，所述第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络网络模型为不同的卷积神经网络模型；对所述训练好的第一卷积神经网络模型和所述训练好的第二卷积神经网络网络模型进行决策融合，得到第二识别模型；其中，决策融合过程为对所述训练好的第一卷积神经网络模型和所述训练好的第二卷积神经网络网络模型的输出结果进行加权融合；当所述训练集标注的类别为暂态模式和非暂态模式时，对应训练得到的所述第二识别模型为暂态识别模型；当所述训练集标注的类别为稳态模式和非稳态模式时，对应训练得到的所述第二识别模型为稳态识别模型；根据电网的所述信号状态选取对应的同步相量测量方法对电网进行同步相量计算。

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